大数据辅助选址（2）：怎么用大数据辅助选址？

去哪里找店面？

这个位置行不行？

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选址，是加盟店开店的第一步，也是让很多投资人困扰的一步。为替大家答疑解惑，盟享加特意邀约了上海亦墨信息科技有限公司创始人、CEO陈实，为大家讲解如何用大数据辅助选址。

大数据辅助选址的步骤

现在，我们已经知道了我们要找什么数据，大概要知道在哪里找，那么接下来是什么呢？

首先是建立数据库。不用那么复杂，画个表格，如果会Excel，用Excel做个电子表格，就是数据库了。

其次是建立数据模型。这个稍微有点难，可以找加盟品牌，让总部提供数据模型分析的工具给你，有了数据模型，提炼出要从事的业态的数据标签，就可以根据这些标签，进行对比和分析。

数据清洗。你采集的数据中，可能有一些是没用的，那么怎么清洗呢？一般是反复用几种方法来做排列组合，比如50元客单的中式快餐，第一步是筛出餐饮类的数据，其他都去掉，下一步只留50元客单的，再下一步，只保留100平米左右的，经过几轮清洗后，留下来的数据就是真正有用的数据。经过清洗的数据，去掉了无用和干扰的部分，可能就比较容易看出轮廓了。

数据的分析和决策。采集数据虽然麻烦，但其实相对简单，分析和决策才是选址中最困难的部分，因为我们不知道这里面有几个关键数，怎么评价它的准确性。比如说，我和谁去对比，这个品牌是不是我该对比的品牌。但是，有了数据做支撑，这些分析也就相对比较简单了。

如何利用大数据进行分析决策

一般来说，我们会从以下几个角度进行分析：

哪些品牌和我有关系？分析的第一步，是确定分析对象。如果准备开服装店，当然要研究类似的服装品牌，但此外，要不要研究不一样的服装品牌，比如你是普通品牌，商圈内的高端品牌服装要不要研究？可能要。还有别的品类，比如要不要研究便利店、零食店、餐饮店？如果要研究，研究哪一类……也都是需要考虑的。

我们曾经给一个著名零食品牌做咨询服务，关于它在哪里开店，我们不仅研究了同类的零食品牌，我们还研究了一个生活服务类的品牌屈臣氏。屈臣氏与零食品牌完全不是一个行业，为什么要研究呢？是因为我们发现，它们的消费者有90%是一样的，它们的消费行为有50%是同时有关联的，因为发现了这个相似性，所以我们深入研究了屈臣氏。后来我们给它一个建议，屈臣氏开在哪里，你就开在哪里。这个建议就是通过数据分析得出来的。

我们要研究的品牌店铺都分布在哪里？这些品牌的经营状况都如何？这是确定研究对象后，首先要研究的问题。

我们刚刚说的，屈臣氏的店开到哪，零食店就开在哪，这句话其实是有漏洞的，屈臣氏开的好的地方当然可以去开，但屈臣氏开的不好的地方，去开就也可能不好。所以一定要研究比较品牌的经营状况，它如果开的不好，当然不能跟着它走。

除了经营状况，还要研究这些商铺周围都有其他怎样的商户、物业和人流，这些商铺的人流和它们的位置的关系，和我们是什么关系。比如店铺是在物业的出口处还是入口处是完全不同的。在入口处，第一个把客流截下来了；在出口处，剩多少就有多少，不剩就没有了。所以，对动线的选择也很重要。

此外，还要研究选址与品牌DNA的相似度，比如一个上海的品牌，现在要在北京开店。能完全照搬上海经验吗？北京和上海都是一线城市，但北京和上海商圈的构成完全不同，上海的模式到北京，不一定成功，失败的机会可能高达70%。所以我们说，不能把上海的DNA直接搬到北京。

这是城市的DNA，我们选址时可能更多要考虑的是商圈的DNA。比如说，川菜相对平民，会在平民化的地方分布更多；粤菜相对高端，会在较高端的地区分布较多。这两个地区在商圈上是有明显区别的，但与城市关系就不大。当你的研究和分析深入到商圈的DNA，深入到一个建筑物的不同楼层的时候，你的选址才会是正确的。

两点注意事项

要推算，不要推测。推测是猜，推算，是根据数据去算。比如说，根据外卖数据估算销售额，如果能明确知道，外卖占到这家店销售额的20~30%，那么算出的营业额就是推算，如果没有这个比例数据，得出的结果就只能是推测，数据误差的可能性就很大了，选址的准确性也与推算结果有比较大的差距。

要善用地图。考虑选址的时候，一定要能把现场情况映射出一幅地图来，否则，相当于只看到了树木，没有看到森林。一定要看到森林，才能知道你选的这个点在森林里是属于什么位置。但是单纯的地图只能给我们提供方位，不能给我们提供足够的信息，应尽量寻找或制作带有数据的地图，将重要内容，比如说竞争对手的位置标示在地图上，方便查看和分析。

更多加盟选址知识，敬请关注视频“大数据在辅助连锁店选址方面的应用（http://www.mxj.com.cn/miniclass/134.html）”。盟享加(http://www.mxj.com.cn/)，您信赖的加盟管家。